• 专利申请
    2023-11-14
  • 公布公告
    2024-02-27
  • 授权日期
    2024-07-12
  • 终止
    2034-02-24
基于多任务联合模型的头部姿态与疲劳状态检测方法
基于多任务联合模型的头部姿态与疲劳状态检测方法
* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。 有效专利
CN202311520633.0 2023-11-14 G06V20/59 {{ classMap["G06V20/59"] }}
中国矿业大学; 燕园安全科技(徐州)有限公司 查看申请人名下所有专利
江苏省徐州市大学路1号
专利分类项目

G06V20/59 :

G06V10/764 :

G06V10/774 :

G06V10/80 :

G06V40/16 :

G06N3/0464 :

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息
初审公告期号 2023-11-14 初审公告日期 2024-02-27
注册公告期号 2024-07-12 注册公告日期 2024-07-12
专用权期限 2024-02-27 - 2034-02-24 专利类型 发明公开
代理组织机构 北京淮海知识产权代理事务所 查看该机构代理的所有专利
专利介绍
本发明公开了一种基于多任务联合模型的头部姿态与疲劳状态检测方法，包括以下步骤：在YOLOv6的基础上，设计基于聚集与分流机制的加强特征提取网络；在模型中增加融合大核注意力机制的头部姿态估计分支；对人脸数据集标注形成疲劳驾驶数据集；通过目标检测损失函数和头部姿态估计损失函数训练疲劳分神检测模型；将模型部署于车载终端设备，通过模型检测头部姿态和疲劳状态并输出信息；通过某一类别持续时间与设定阈值进行比较来判定是否处于疲劳状态或分神状态。本发明提高模型的泛化性能、鲁棒性、可靠性及检测精度、减少模型训练的时间和计算资源，提高驾驶员的安全性，减少驾驶中的疲劳分心行为，降低交通事故的发生率。
法律进度

  • 2024-07-12 授权 ...

  • 2024-03-15 实质审查的生效 IPC(主分类): G06V 20/59 专利申请号: 202311520633.0 申请日: 2023.11 ...

  • 2024-02-27 公开 ...

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